KADLOG R&D · AI Genetics
De la configuration d’une IA à son expression mesurable.
AI Genetics est un programme de recherche expérimental qui étudie si des déterminants configurables de systèmes d’IA peuvent être organisés dans un cadre cybernétique inspiré de la génétique permettant variation contrôlée, expression mesurable et analyse prédictive du comportement.
Cadre formel de recherche
Cybernetic Genome Framework
Le CGF distingue l’état du système, ses conditions de viabilité, les opérateurs régulateurs et le champ régulateur global produit par leur activation.
C = (X, V, Γ, ΦΓ)
ẋ = f(x) + ΦΓ(x)
Représentation expérimentale
Génotype, environnement, régulation, phénotype.
Déterminants persistantsinstructions système · mémoire · outils · retrieval · politiques d’agent
+
Environnementtâche · contexte · consigne utilisateur · information externe
→
Expression / régulationactivation · interaction · rétroaction
→
Phénotypecomportement stable, caractérisé statistiquement
Une réponse isolée du modèle n’est pas assimilée à un phénotype. Le projet recherche des caractéristiques comportementales reproductibles mesurées sur des exécutions contrôlées.
CGF Explorer
Manipulez le modèle minimal de viabilité.
Cette simulation dans le navigateur intègre numériquement la dynamique minimale du CGF. Modifiez la régulation, perturbez le système ou désactivez un régulateur et observez la trajectoire par rapport aux seuils de viabilité.
GÉNOME CYBERNÉTIQUE Γcliquer pour désactiver / restaurer
ΦΓ(x) = Σ ai(x) gi(x)
ÉTAT DU SYSTÈME x(t)VIABLE
Marge de viabilité—
TRAJECTOIRESẋ = −Dx + ΦΓ(x)
ANALYSE PAR ABLATIONprojection appariée depuis l’état courant
Le proxy κ présenté ici est la perte projetée de marge de viabilité terminale sur un horizon fixe lorsqu’un régulateur est retiré. Il s’agit d’une opérationnalisation interactive pour ce démonstrateur, non d’un étalonnage empirique.
Modèle expérimental CGF. Les cinq variables d’état et les paramètres de régulation constituent un modèle minimal manipulable pour étudier la persistance. Ils ne prétendent ni épuiser l’état d’un système cognitif artificiel, ni se mapper directement sur les paramètres d’un réseau neuronal.
Programme falsifiable
Quatre expériences initiales.
Le programme mathématique minimal vise à faire passer le framework de l’analogie à des propositions testables.
Dynamique d’extinction
ẋ = −Dx
Observer les trajectoires sans régulation génomique.Attracteur de persistance
ẋ = −Dx + ΦΓ(x)
Tester si la régulation maintient les trajectoires dans V.Ablation de gène
Γ(−i) = Γ \ {gi}
Retirer un régulateur et comparer le comportement du système.Criticité génétique
κi
Estimer quels régulateurs contribuent le plus à la viabilité.Progression de la recherche
1Fondations→2Validation expérimentale→3Formalisation→4Généralisation→5Ingénierie